给 AI Agent 带遗忘与双时态的长期记忆系统
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Fork5
Issue0
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
graphmemory 是给 AI Agent 用的长期记忆系统,核心思路是让记忆像人脑一样会积累、会降级、会过期,而不是简单存进向量库。每条事实带双时态:既能回答「当时是什么」,也能查「后来改了什么」;记忆按意义、细节、检索难度、情绪、巩固、干扰六个变量计算衰减,遗忘是降级不是删除,还内置了按内容类型自动设定的时效(临时状态 1 天、承诺 10 天、身份 3 年、不可更改事实永久),到期先隐藏再物理删除但原文账本永久保留。检索层做竞争式召回,命中还会反过来巩固记忆。底层组合 Neo4j 时序知识图谱、PostgreSQL 双时态台账和 Redis 缓存,通过 MCP server 暴露给任何支持 MCP 的代理,也自带 Web 管理台。适合正在做 Agent 记忆、长对话个性化或多轮上下文管理的工程师,尤其是被「Agent 记不住用户说过什么、旧信息污染新回答」困扰的人;如果你不涉及 Agent 应用开发,和你关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-30 |
| 最后推送 | 5 天前 |
| 热度分 | 6.0 |